TY  - JOUR
T1  - İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ
AU  - Eski, Özgür
AU  - Uzun Araz, Özlem
PY  - 2021
DA  - December
Y2  - 2021
JF  - Endüstri Mühendisliği
PB  - TMMOB Makina Mühendisleri Odası
WT  - DergiPark
SN  - 1300-3410
SP  - 473
EP  - 495
VL  - 32
IS  - 3
LA  - tr
AB  - Günümüzün rekabetçi pazar yapısı içinde firmalar sürekli olarak ürün kalitesini iyileştirecek, israfları azaltacak yöntemlerin arayışı içindedir. Birçok firma bu amaçla süreçleri üzerine yalın üretim felsefesini uygulamaktadır. Kaizen, sürekli iyileştirme anlamına gelmektedir ve yalın üretim metodolojisinin temel sütunlarından birisini oluşturmaktadır. Kaizen felsefesinde problemlerin ortaya çıkarılmasında ve problemlere çözüm üretilmesinde organizasyonun farklı seviyelerinden ve birimlerinden çalışanların bir araya gelerek oluşturdukları takımlar görev almaktadır. Gerçekleşen iyileştirme projelerinin etkinliğinin değerlendirilmesi, iyileştirme projelerinin göreceli olarak başarılarının ortaya konması ve en iyi uygulamaların yaygınlaşarak daha sonraki dönemlerde gerçekleşecek projelere örnek olması açısından önem taşımaktadır. Tamamlanmış iyileştirme projelerinin birden fazla kriter dikkate alınarak değerlendirilmesi, birçok kriterli karar verme problemidir. Bunun yanı sıra, değerlendiricilerin görüşlerindeki belirsizlik ve muğlaklık problemin belirgin özelliklerinden birisidir. Bu çalışmada tamamlanmış iyileştirme projelerinin değerlendirilmesi amacıyla kullanılacak bir bulanık çok kriterli karar verme metodolojisi geliştirilmiştir. Önce uzman görüşleri doğrultusunda temel ve alt kriterler belirlenmiş. Sonrasında kriter ağırlıkları bulanık küme teorisi yardımıyla hesaplanmıştır. Tamamlanmış projelerin başarı durumuna göre sıralaması için bulanık VIKOR yöntemi kullanılmıştır. Sayısal analiz kısmında 10 adet örnek proje çalışma kapsamında önerilen metodoloji kullanılarak sıralanmış ve sonuçlar sunulmuştur. Çalışma sonuçları önerilen metodolojinin, tamamlanmış projelerin sistematik ve etkin bir şekilde değerlendirilmesi amacıyla kullanılabileceğini göstermektedir.
KW  - Kaizen
KW  - sürekli iyileştirme
KW  - bulanık VIKOR
KW  - çok kriterli karar verme
CR  - Albayrak, N. (2019). Kalder Kalı̇te Çemberı̇ Ve Kaı̇zen Ödül Değerlendı̇rme Sürecı̇nı̇n İyı̇leştı̇rı̇lmesı̇: Çok Ölçütlü Karar Verme Uygulaması, Başkent Üniversitesi, Fen Bilimleri Enst. Kalite Mühendisliği A.B.D. Yüksek Lisans Tezi
CR  - Altıntaş, M., Erginel, N. & Kucuk, G. (2016). Determining the Criteria and Evaluating Six Sigma Projects via Fuzzy ANP method in Group Decision method. IFAC-PapersOnLine 49(12), 1850–1855
CR  - Bilgen, B. & Şen, M. (2012) Project selection through fuzzy analytic hierarchy process and a case study on Six Sigma implementation in an automotive industry, Production Planning & Control, 23:1, 2-25, Doi:10.1080/09537287.2010.537286
CR  - Büyüközkan, G. & Öztürkcan, D. (2010). An integrated analytic approach for Six Sigma project selection, Expert Systems with Applications. 37 (2010) 5835–5847. doi:10.1016/j.eswa.2010.02.022
CR  - Chen, S.H., (1985) Ranking fuzzy numbers with maximizing set and minimizing set, Fuzzy Sets and Systems, 17(2), 113-129.
CR  - Chen,C.T. (2000), Extensions of the TOPSIS for Group Decision Making Under Fuzzy Environment, Fuzzy Set and Systems, 114, 1-9. Doi:10.1016/S0165-0114(97)00377-1
CR  - Chen,L.Y.  ve Wang, T.C. (2009), Optimizing partners’ choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR, International Journal of Production Economics,120, 233-242. Doi:10.1016/j.ijpe.2008.07.022
CR  - Condé, G.C.P.,  & Martens, L.P. (2020) Six sigma project generation and selection: literature review and feature based method proposition, Production Planning & Control, 31:16, 1303-1312, Doi: 10.1080/09537287.2019.1706196
CR  - Çakır, E. ve Özdemir, M. (2016). Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması. Business and Economics Research Journal, 7 (2), 167-201. Doi:10.20409/berj.2016217536
CR  - Çetinay H.,(2016). Operasyonel Mükemmellik El Kitabı 3, Kaizen Program Yönetimi, Kaizen Atölyesi
CR  - Erginel, N., Uluskan, M., Kücük, G. & Altıntaş, M. (2018). Evaluation methods for completed Six Sigma projects through an interval type-2 fuzzy ANP. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 35,1851–1863. Doi:10.3233/JIFS-171306
CR  - KALDER Ankara Şubesi (2021). Kalı̇te Çemberı̇ Ve Kaı̇zen Ödülü Bı̇lgı̇lendı̇rme Kı̇tapçığı 2021
CR  - Kumar, D.U., Saranga, H.,  Ram ́ırez-Ma ́rquez, J. & Nowicki, D. (2007). Six sigma project selection using data envelopment analysis, The TQM Magazine, 19(5), 419-441. Doi: 10.1108/09544780710817856
CR  - Opricovic (1998), Multicriteria Optimization of Civil Engineering Systems, Faculty of Civil Engineering, Belgrade.
CR  - Opricovic, S. ve Tzeng, G.H. (2004), The Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156,2, 445-455. Doi:10.1016/S0377-2217(03)00020-1
CR  - Padhy., R. (2016). Six Sigma project selections: a critical review. International Journal of Lean Six Sigma, 8(2), 244-258. Doi:10.1108/IJLSS-06-2016-0025
CR  - Pakdil, F.,Toktaş, P. & Can, G.F. (2020). Six sigma Project prioritization and selection: a multi-criteria decision making approach in healthcare industry. International Journal of Lean Six Sigma,  Doi:10.1108/IJLSS-04-2020-0054
CR  - Perçin, S. & Kahraman, C.(2010). An Integrated Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making Approach for Six Sigma Project Selection. International Journal of Computational Intelligence Systems, 3(5), 610-621. Doi:10.1080/18756891.2010.9727727
CR  - Rudnik, K., Bocewicz, G., Landwojtowicz, A., Gorska, I., D. (2021) Ordered fuzzy WASPAS method for selection of improvement projects, Expert Systems With Applications, 169 , 1-18. Doi: 10.1016/j.eswa.2020.114471
CR  - Shaygan, A. & Testik, Ö.M.(2019). A fuzzy AHP-based methodology for project prioritization and selection. Soft Computting, 23, 1309–1319. Doi:10.1007/s00500-017-2851-9
CR  - TMMOB Makine Mühendisleri Odası İzmir Şubesi (2016), 3. Kaizen Paylaşımları Etkinliği, Kaizen Bilgilendirme Kitapçığı.
CR  - Vinodh, S. & Swarnakar V. (2015). Lean Six Sigma project selection using hybrid approach based on fuzzy DEMATEL–ANP–TOPSIS. International Journal of Lean Six Sigma, 6(4), 313-338. Doi:10.1108/IJLSS-12-2014-0041
CR  - Wang, F., Hsu, C. & Tzeng, G.(2014). Applying a Hybrid MCDM Model for Six Sigma Project Selection. Mathematical Problems in Engineering, 2014, 1-13. Doi: 10.1155/2014/730934
CR  - Yang, T.& Hsieh, C. (2009). Six-Sigma project selection using national quality award criteria and Delphi fuzzy multiple criteria decision-making method. Expert Systems with Applications, 36, 7594-7603. Doi: 10.1016/j.eswa.2008.09.045
CR  - Yıldız, A. ve Deveci, M. (2013), Bulanık Vikor Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci, Ege Akademik Bakış. 13(4), 427-436. Doi: 10.21121/eab.2013418077.
CR  - Yousefi, A. & Hadi-Vencheh, A. (2014). Selecting Six Sigma projects: MCDM or DEA? Journal of Modelling in Management, 11(1), 309-325. Doi:10.1108/JM2-05-2014-003
CR  - Zadeh, L.A. (1965), Fuzzy Sets, Information and Control, 8: 338-383.
UR  - https://dergipark.org.tr/tr/pub/endustrimuhendisligi/issue//955025
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1833916
ER  -